投稿元:
レビューを見る
最近類書が増えてきたけれどこの当時はこれが比較的分かり易目だったと思う
Pythonコード例が少なすぎるのがちょっと難点
星3つだけどこの当時は類書が少なかったので星を1つ追加
今となっては3つでいいかな
投稿元:
レビューを見る
ふらっと本屋に寄ったときに立ち読みして面白そうだったので会社の技術活動費補助で購入するつもりで買ったが、レシートを紛失したため自腹になってしまった。悲しみ。ただ、内容に関しては数理最適化のイロハを初心者にもわかりやすく解説している。内容は数学なのだが、数学本にありがちな「必要なものは全て説明した。わからない奴は、おいていく。」みたいなスタンスではなく、出来の悪い学生に寄り添ったような読者が理解できたかを優先した内容となっている。図も多くて好感が持てる。カラーなのも良い。
ただし、明らかなPythonコードの間違いがあったりして「絶対動かしてないだろ!」みたいな気持ちになる。しかもライブラリに丸投げなので、このレベルならコードいらない or 疑似コードで良かったのでは?となる。PEP8も無視しているためコードが汚い。
投稿元:
レビューを見る
線形計画(LP)を数式とグラフを用いて丁寧に説明した本。
P18 基底追跡
P23 双対問題・・・ラグランジュ乗数
P33 2次計画問題と正則化・・・リッジ正則化やLASSO
P41 サポートベクターマシン
P56 勾配法と加速法
P57 アルミホ直線探索(バックトラック法による直線探索)・・・ステップ幅「α」の最適化
P59 最急降下法
P61 ネステロフの加速法と、再スタート法・・・凸関数なら最強
P63 ニュートン法・・・テイラー展開のヘッセ行列が最小となるdを探索する手法。
※ただし、ヘッセ行列が正定値以外は降下方向とならないので収束するとは限らない。
P64 準ニュートン法・・・ニュートン法の探索方向を下降方向へ修正した方法。
P70 KKT条件・・・制約付き最適化において最適値が満たすべき条件。
P50 勾配とヘッセ行列
最適性条件としてヘッセ行列を用いる。
ヘッセ行列が半正定値であれば、停留点のxが最適解であることをテイラー展開を用いて説明してる。